لماذا التعلم الاصطناعي العاطفي هو المستقبل، وليس فقط التتبع والتنبيهات

عندما بدأنا في بناء Simple في عام 2019، كنت أريد منتجًا صحيًا يوجه الناس بنفس الطريقة التي يوجه بها المعلم الطالب. كان التشبيه الذي كنت أعود إليه دائمًا هو Duolingo في أيامها الأولى. ليس بسبب اللعبة، ولكن لأن Duolingo كان واحدًا من الأدوات الرقمية القليلة التي يمكن أن تجذب الناس بشكل موثوق إلى ممارسة يومية. معظم الخيارات الصحية ليست أحداثًا دراماتيكية. إنها قرارات يومية صغيرة. إذا كان التطبيق يمكن أن يبقي شخصًا مشاركًا لفترة كافية لتلك القرارات حتى تتراكم، فهو يعمل حقًا. كنت أريد بناء مدرب صحي بالذكاء الاصطناعي يساعد الناس على العودة، والتأمل، والمحاولة مرة أخرى، حتى لو فشلوا، قبل هysteria الحالية للذكاء الاصطناعي.

معظم تطبيقات فقدان الوزن مبنية على افتراض آخر: الذكاء الاصطناعي يتم التعامل معه كملحق. هناك روبوت محادثة “شبيه بالإنسان” يجلس على رأس جهاز تتبع. معظم الوقت، هناك بعض الوحدات القابلة للإجابة على أسئلة المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك، هناك تنبيهات تحفيزية لتشجيع الناس على العودة عندما يبتعدون. في حين أن هذه العناصر جيدة، إلا أنها لا تصل إلى جذور سبب صعوبة الناس في الالتزام. معظم الناس لا يفشلون لأنهم يفتقرون إلى المعلومات، بل لأن الاستمرار يتطلب تعزيزًا عاطفيًا ومساءلة وsense من الشراكة. تطبيق مصمم لتنبيه والإ提ارات لا يمكن أن يحافظ على المستخدم خلال مراحل الصعود الحقيقية حيث تحدث التغييرات السلوكية. يبدو أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفعل ذلك – عندما يتم بشكل صحيح.

لماذا تطبيقات فقدان الوزن التقليدية لا تعمل جيدًا كما نريد

عندما بدأنا في البحث عن أنماط الالتزام، أصبح شيء واحد واضحًا. الناس يغادرون عندما يشعرون بالوحدة مع هدف صعب. تتبع السعرات الحرارية أو نافذة الصوم مفيد فقط طالما يشعر المستخدم بالدعم في اللحظات التي تشعر بالفوضى أو الاكتئاب. معظم التطبيقات لا تستجيب لتلك اللحظات، إنها فقط تسجل بيانات المستخدم وتقدم نصائح عامة. ونتيجة لذلك، لدينا أدوات لا تتوافق مع مستوى المستخدم العاطفي حيث يصبح الخروج خيارًا.

ثم هناك التعب من القرار. الخيارات الصحية متكررة وسهلة للتبرير. بدون نظام يساعد الناس على调节 عواطفهم، تفسير الإخفاقات، والحفاظ على الزخم، يصبح التتبع مرآة للفشل بدلاً من التقدم. عندما يسجل شخص ثلاثة أيام من الأكل المفرط، لا يريد رؤيته في لوحة تحكم منسقة. يريد الفهم، المنظور، والخطوة التالية التي يمكنه اتخاذها.

هنا يبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في إظهار تحول قابل للقياس. عندما يتم تصميمهم كمرافق مستمرة بدلاً من أدوات، يساعدون المستخدمين على تفسير معنى بياناتهم. يشرحون الأنماط بالتعاطف. يحتفلون بالتحسينات الصغيرة ويعرضون استراتيجيات التكيف في اللحظة. يصبح المدرب ذو الذكاء الاصطناعي حائلاً بين المستخدم وخيبة أمله. هذه الطبقة العاطفية مفقودة في معظم المنتجات الحالية، ولكنها بالضبط ما يحدد ما إذا كان العادة ستستمر لفترة كافية لتكون تلقائية.

التركيز على مدرب ذكاء اصطناعي عاطفي

المنظار الأقوى لخلق الالتزام على نطاق واسع هو بناء علاقة. هذا هو الجزء الذي يغفل عنه معظم المنتجات. يحاولون تغيير السلوك من خلال المنطق أو الهيكل. فقط العواطف تدوم للتغيير. عندما تشعر بالفهم، تظل. عندما تشعر بالتوجيه، تحاول مرة أخرى. والخدعة هي: إذا كنت تريد مدربًا ذكاءً اصطناعيًا وظيفيًا، فيجب أن تشعر كل互одействة بالعلاقة، وليس الميكانيكية. إذا نجح ذلك، تتوقف الاستمرارية عن كونها مهمة للمستخدم، وتبدأ كمحادثة يرغب الجميع في العودة إليها. في الواقع، نرى ChatGPT ينتقل إلى الأمام وخلفًا على هذا الطيف “العلاقة – الميكانيكية” مع كل إصدار جديد، مع استجابة المستخدمين وفقًا لذلك.

لذلك، كل互одействة تحتاج إلى غرض. لا تتم عمليات الفحص فقط لجمع البيانات. تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم حالة المستخدم العاطفية والسياق. تستجيب الدفعات لنمط فردي. يعتمد صوت التدريب على نبرة المستخدم، التفضيلات، والضعف. بمرور الوقت، يبدأ الناس في معاملة الذكاء الاصطناعي كرفيق صحي بدلاً من أداة. يصف العديد من المستخدمين المدرب بأنه شيء ما بين معالج نفسي ومدرس. لم يكن ذلك حادثًا. كان نتيجة التصميم من أجل الاتصال العاطفي بدلاً من الوظيفة فقط.

التوجيه نحو نموذج التدريب الأول

في مرحلة ما، كانت حلولنا تتوسع بسرعة كمنتج تتبع. في الوقت نفسه، لم أستطع التخلص من الاعتقاد بأن التتبع وحده لن يخلق التأثير المبتكر الذي نريده. قمنا بقرار صعب لتوجيه الموارد نحو نموذج التدريب قبل أن يكون لدينا معايير لدعم التحول. كان ذلك يبدو مخاطرة، ولكن البقاء على المسار القديم كان أكثر خطورة. في اللحظة التي التزمنا فيها بتلك الاتجاه، بدأ المنتج في التغيير. أعيد بناء نموذج التفاعل، وكتبت رحلة المستخدم مرة أخرى، ووسعت العلوم السلوكية وراء التدريب. لم يكن ذلك تحولًا سريعًا، ولكن كان هو الصحيح. التوجيه نحو الذكاء الاصطناعي العاطفي دفع إلى الاحتفاظ أفضل، ونتائج أقوى، وهوية منتج أوضح.

عندما بدأ مدربنا ذو الذكاء الاصطناعي في بناء علاقات بدلاً من إصدار تعليمات، بدأ المستخدمون في البقاء لفترة أطول. لقد فتحوا التطبيق حتى في الأيام التي لم يرغبوا في التفكير في وزنهم، وشاركوا المزيد من التفاصيل حول عاداتهم الفعلية، وتحققوا بعد الإخفاقات بدلاً من الخروج تمامًا. أصبح التدريب نقطة ارتكز بدلاً من التزام.

هذا أيد شيئًا شككناه منذ البداية: التغيير المستدام في الوزن ليس عملية شدة، ولكن بناء صلابة عاطفية، وترابط عاطفي مع الذكاء الاصطناعي يخلق الظروف المثالية لذلك.

كيف دفعت التفكير المتغاير العاطفي إلى استهداف العواطف

على الرغم من أنني أحب أن أقول أن فلسفة منتجنا تأتي من البحث الشامل والتفكير المبتكر فقط، إلا أنها تعتمد كثيرًا على كيفية عمل دماغي. لدي ADHD وتميل إلى الهيجان. هذا يجذبني إلى دوامات، يجعلني أشك في كل شيء، ويجعلني أ跳 بين الأفكار بسرعة كبيرة. بشكل طبيعي، قمت بجزء كبير من حياتي في محاولة لتوجيه هذه العادات إلى شيء بناء.

أصبح الهيجان جيدًا لنمذجة المخاطر، على سبيل المثال. إنه مفيد عندما تحتاج إلى رؤية الحالات النادرة قبل حدوثها، خاصة عندما يكون منتجك نظامًا ذكاءً اصطناعيًا يتفاعل مع ملايين الأشخاص. التفكير المتغاير العاطفي يستكشف بشكل طبيعي السيناريو غير العادي، المستخدم الذي يتصرف خارج المعايير، والتفاعل العاطفي الذي لا تتوقعه. أصبح ذلك ميزة في بناء مدرب عاطفي أكثر من أي شيء آخر. لم نحتاج إلى ذكاء اصطناعي يفهم فقط “المستخدم المتوسط”، بل كان يجب أن يفهم الأشخاص الذين شعروا بالارتباك، أو الانسحاق، أو التوتر، أو الخجل، أو الإجهاد، لأنهم هم الأكثر حاجة إلى الدعم.

دماغ لا يتوقف أبدًا عن مسح ما قد يحدث خطأ هو أيضًا جيد جدًا في رؤية كيف قد يشعر الناس بعدم الفهم. ساعد ذلك في تشكيل كيفية استجابة وكلاءنا للارتباك، أو الضيق، أو الشك. كما أثرت على نهجنا تجاه السلامة. بناء ذكاء اصطناعي يمنح نصائح حول الصحة يعني أنك يجب أن تتوقع أنماط الفشل. يجب أن تفهم كيف قد يفسر شخص ما رسالة في لحظة من التوتر. التفكير المتغاير العاطفي جعل فريقنا أكثر حساسية للنبرة، والوتيرة، وال细ية العاطفية. دفعنا إلى إضافة حواجز لم تكن واضحة ولكن أصبحت حاسمة في الاستخدام العالمي الحقيقي.

الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى نمذجة بشرية، وليس فقط الإشراف البشري

هناك الكثير من المناقشات حول الحفاظ على البشر في الحلقة عند نشر الذكاء الاصطناعي بشكل عام وفي سياقات الصحة بشكل خاص. هذا مهم، ولكن هناك بعد آخر يتغاضى عنه المفكرون التقنيون. التدريب الفعال بالذكاء الاصطناعي لا يحتاج فقط إلى الإشراف، بل يحتاج إلى النمذجة. مهما كان المدرب الذي تبنيه، يجب أن يتصرف بطرق يتعرف عليها البشر بشكل طبيعي كالرعاية، والاستمرارية، والموثوقية. الإشارات العاطفية مهمة مثل الإشارات المعلوماتية.

النمذجة العاطفية لا تعني التمثيل كشخص. إنها تعني إعطاء المستخدم إيقاع مألوف. المدربون الجيدون يلتفتون، ويعتدلون نبرتهم، ويلتقطون الاكتئاب. يقدمون هيكلاً عندما يشعر شخص ما بالفوضى. هذه سلوكيات بشرية متوقعة جدًا. دربنا الذكاء الاصطناعي على تبني هذه الأنماط لأنها تجعل الالتزام أسهل. عندما يشعر الناس بالتنظيم العاطفي، يأخذون خيارات أفضل ويظلون بها لفترة أطول. هذا هو العامل البشري الذي اهتمنا به.

مستقبل التدريب بالذكاء الاصطناعي

الأهم شيء تعلمته خلال الطريق هو أن الناس لا يحتاجون إلى تذكيرات أ гром أو بيانات أكثر. يحتاجون إلى علاقة مع نظام يفهم صعوبة التغيير. الذكاء الاصطناعي قادر الآن على دعم الناس بهذه الطريقة، على الأقل، إذا صممناه بعاطفية دقيقة. مع تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي للعواطف، والسياق، ونمط السلوك بدقة أكبر الآن، سيتوقفون، على الأرجح، عن العمل كأدوات محادثة متقدمة. توقعي هو أن الذكاء العاطفي، وليس حجم النموذج، يصبح بالفعل الفارق الحقيقي.

مع استمرار نمو منتجنا، يبقى الرؤية نفسه: التغيير الصحي هو ممارسة، والممارسة تحتاج إلى شريك. هدفنا هو بناء مدرب صحي عاطفي أكثر في العالم. إذا شعروا بالفهم، يعودون. إذا عادوا، يتغيرون. وإذا تغيروا، فإن المنتج يفعل ما تم بناؤه من أجله. ولا أتجاوز، ولكننا شركة تبلغ إيراداتها 160 مليون دولار الآن – دليل على أن التدريب بالذكاء الاصطناعي العاطفي يمكن أن يتوسع.